RUSSIAN

Формирование самоорганизующихся отображений сенсорных сигналов на непрерывные нейросетевые аттракторы

Book information

Language
russian
Format
PDF
Filesize
2 MB (1581757 bytes)
Pages
\14
Library
twirpx
Time added
2017-08-07 07:01:42

Description

Математическая биология и биоинформатика, 2013. — Т. 8. № 1. — С. 234–247. В работе описывается простая модельная нейронная система, в которой осуществляется самоорганизующееся отображение многомерных рецепторных сигналов R-мерного пространства (где R – количество рецепторов) на состояния сети из N взаимодействующих нейронов. Рекуррентная сеть из N взаимодействующих нейронов обладает одномерным непрерывным аттрактором («Bump attractor»). В отличие от нейрообразной конструкции Т. Кохонена, отображение входного сигнала осуществлялось на устойчивые состояния рекуррентной сети. В том случае, когда множество входных сигналов представляло собой одномерное циклическое многообразие в R-мерном пространстве, а нейронная сеть представляла полное кольцо нейронов с локальными возбуждающими связями, в результате процесса обучения формировалось топологически корректное отображение множества входных сигналов на устойчивые состояния нейронной сети. Продемонстрированы свойства системы, устойчивые к детализации модели нейрона.

Similar books